發(fā)布時(shí)間：2020-07-10 00:13

【摘要】：制造業(yè)是國家發(fā)展的基礎(chǔ),隨著相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)械設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)變得越來越智能化,對設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)的可靠性要求也越來越高。預(yù)診技術(shù)可以提前提供機(jī)械設(shè)備健康信息,是保證機(jī)械設(shè)備高效、可靠運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。因此,研究預(yù)診技術(shù),特別地,針對多維特征融合的預(yù)診方法進(jìn)行研究,以達(dá)到在故障發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測和預(yù)防的目的,并根據(jù)預(yù)診結(jié)果采用先進(jìn)的智能維護(hù)方法對設(shè)備和生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù),對于實(shí)現(xiàn)設(shè)備的近零故障運(yùn)行,具有重要的科學(xué)理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。本文針對基于多維特征融合的設(shè)備預(yù)診以及維護(hù)決策方法的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,主要包括以下幾個(gè)方面。提出在預(yù)診過程中綜合考慮時(shí)域特征、頻域特征與時(shí)頻特征組成的多維聯(lián)合特征,通過各類特征之間信息的相互補(bǔ)充,實(shí)現(xiàn)對預(yù)診準(zhǔn)確性的提升。所形成的聯(lián)合特征通常維數(shù)較高,且存在信息冗余,因此需要針對特征降維方法進(jìn)行研究。在研究上述多維特征提取方法的基礎(chǔ)上,提出了基于改進(jìn)的動態(tài)遺傳算法的特征選擇方法,通過改變?nèi)旧�體長度和實(shí)時(shí)改變的動態(tài)搜索策略獲得候選特征,實(shí)現(xiàn)對多維聯(lián)合特征的選擇;采用主成分分析法對選擇后的特征進(jìn)行融合,從而實(shí)現(xiàn)聯(lián)合特征的降維。提出了基于支持向量機(jī)的設(shè)備性能評價(jià)方法,設(shè)計(jì)了階段式的性能評價(jià)方案,利用降維后的聯(lián)合特征,對設(shè)備進(jìn)行預(yù)診。以轉(zhuǎn)子早期不平衡的識別問題為例,對預(yù)診問題進(jìn)行了分析。搭建了轉(zhuǎn)子不平衡實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),設(shè)計(jì)了轉(zhuǎn)子不平衡實(shí)驗(yàn),采集了無故障狀態(tài)以及另外三種不同程度的不平衡狀態(tài)下的振動和位移信號,并進(jìn)行了頻域特征以及時(shí)頻特征的提取。通過對轉(zhuǎn)子軸心軌跡的形狀特性分析對其進(jìn)行了時(shí)域特征提取,采用小波變換以及小波包變換的方法對轉(zhuǎn)子振動信號的時(shí)頻特征進(jìn)行了提取,從而構(gòu)建了多維聯(lián)合特征。利用上述改進(jìn)的基于動態(tài)遺傳算法的特征選擇和基于PCA的特征融合方法對多維聯(lián)合特征進(jìn)行降維,再將降維后的聯(lián)合特征用于基于SVM的轉(zhuǎn)子不平衡預(yù)診過程。為了解決傳統(tǒng)預(yù)診方法中特征提取和特征選擇可能帶來的有效信息丟失問題,本文提出了基于深度學(xué)習(xí)模型的智能預(yù)診方法。并在上述轉(zhuǎn)子不平衡實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先將轉(zhuǎn)子在上述四種狀態(tài)下的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),即振動信號數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),即軸心軌跡圖片所組成的轉(zhuǎn)子不平衡多源異構(gòu)數(shù)據(jù),進(jìn)行了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化預(yù)處理。再將結(jié)構(gòu)化了的數(shù)據(jù)作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入。通過對深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練,建立了從含有全部原始信號信息的數(shù)據(jù)到設(shè)備性能之間的非線性映射關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)模型的智能預(yù)診方法具有較好的準(zhǔn)確性,為工業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的設(shè)備預(yù)診研究提供了支撐。以設(shè)備預(yù)診結(jié)果為依據(jù),提出了基于智能算法的設(shè)備維護(hù)決策方法。首先研究了單臺設(shè)備的維護(hù)策略,對維護(hù)活動類型及其與設(shè)備性能狀態(tài)的關(guān)系進(jìn)行了闡述。然后進(jìn)行了針對多機(jī)系統(tǒng)維護(hù)決策方法的研究,建立了設(shè)備結(jié)構(gòu)依賴性模型和維護(hù)成本模型,將機(jī)會維護(hù)的思想運(yùn)用于系統(tǒng)維護(hù)時(shí)機(jī)決策,將成組技術(shù)引入維護(hù)決策環(huán)節(jié),解決了系統(tǒng)何時(shí)進(jìn)行維護(hù)、每次維護(hù)活動都有哪些設(shè)備需要進(jìn)行何種類型的維護(hù)的問題,縮小了維護(hù)調(diào)度問題的規(guī)模、提高維護(hù)效率,進(jìn)而達(dá)到降低維護(hù)成本的目的。最后利用混合遺傳算法對待維護(hù)單元進(jìn)行了調(diào)度,并在實(shí)際車間模型中進(jìn)行了應(yīng)用,提高了維護(hù)效率。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TH17
【圖文】：

圖 2-1 特征選擇方案結(jié)構(gòu)框圖Fig. 2-1 Diagram of the scheme of feature selection構(gòu)的設(shè)計(jì) 為遍歷所有特征子集，需要對染出如下特征表示解決方案。給定一組 N 維特化，如圖 2-2 所示�？� P-染色體中的一個(gè)特方案中有三個(gè)關(guān)系：(1)所有特征候選者必須子集的維度隨著迭代次數(shù)而增大；(3)從 1 到F……1F2F3FM-1FM……1 1 ……0 1 ……擇特征#1 待選擇特征#3 待選擇特

2( )C d (2-3)則稱 (t )為小波母函數(shù)，小波基函數(shù),{ ( )}a b t由小波母函數(shù) (t )經(jīng)過平移縮放等變換得到：1/2,( ) ( )a bt bt aa (2-4)式中 a——為伸縮參數(shù)， a 0；b——為平移參數(shù)， b R。如圖 2-3 所示，圖中上方的連續(xù)曲線表示信號，下方的帶窗曲線為小波基函數(shù)，a 和 b 可以改變函數(shù) (t )的形狀，表征特定基函數(shù)的尺度；b 可以改變函數(shù) (t )沿時(shí)間軸移動的位置。小波基函數(shù),{ ( )}a b t構(gòu)成了2L ( R )空間上的正交函數(shù)族，系數(shù)1/2a 為歸一化常數(shù)，它能夠保證函數(shù) (t )經(jīng)過伸縮以及位置變換后的能量保持不變，即：,( ) = ( )a b t t(2-5)

軸心軌跡的合成示意圖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2748186